Препораката за производи во суштина е систем за филтрирање кој ги предвидува и прикажува производите што вашите клиенти би сакале да ги купат. Моторот за препораки за производи е сложен систем кој користи алгоритми и кориснички податоци како што се оценки и коментари на производи, историја/историја на враќање, настани на количка, прегледи на страници, историја на кликнување и пребарување итн.
Кога се прават правилно, препораките за производи може да им помогнат на трговците на мало да ги зголемат приходите и да го подобрат задржувањето на клиентите. HiVis Supply, водечки онлајн продавач на облека и висока видливост, користеше персонализирани препораки и ги зголеми своите приходи за неверојатни 68,3%.
Еве пример за тоа како работи моторот за препораки за производи на лице место:
Не само што трговците на мало ги користат овие мотори за предлози за производи, туку и стриминг гигантите како Netflix и YouTube имаат вградени мотори за препораки за да креираат приспособени списоци на препорачани клипови за корисниците да ги гледаат. Всушност, 80% од сериите што ги гледате на Нетфликс се откриени преку моторот за препораки.
Индивидуално пакување. Како да се истакнете?
Сега да ги погледнеме различните типови на мотори за препораки што ги користат трговците на мало за да создадат позначајни набавки.
Постојат 3 типа мотори за препораки за производи:
- Филтрирање на содржината. Овој тип на филтрирање ги анализира претходните преференции на купувачот и претходните избори за да создаде профил за преференци. Затоа, следниот пат кога ќе видите препораки како „Ако ви се допадна ова, можеби ќе ви се допадне и ова“, запомнете дека ова е предлог заснован на содржина.
- Колаборативно филтрирање: овој метод зема податоци од повеќе клиенти и извори и ги вкрстува нивните истории на купување за да предвиди што сака одреден клиент.
- На пример, ако корисникот бара чевли, системот може да препорача пар чорапи што другите корисници ги купиле заедно со тој пар.
- Дополнително, методот на колаборативно филтрирање го анализира демографскиот состав на корисниците и одредува дали тие се првпат или веќе постоечки купувачи. Амазон користи метод на колаборативно филтрирање ставка по ставка, што претставува 35% од приходите на компанијата.
- Хибридни препораки. Како што сугерира терминот, овој тип на мотори за препораки комбинира методи засновани на содржина и методи за соработка, користејќи податоци од слични корисници, како и минатите преференции на одреден корисник за да се создаде листа на препорачани производи.
Како работи моторот со препораки за производ?
Типичен мотор за препораки за производи ги обработува податоците во четири различни фази: собирање, складирање, анализа и филтрирање.
Чекор 1: Собирање податоци. Препорака за производ
Ова вклучува и експлицитни и имплицитни податоци. Експлицитните податоци се состојат од информации обезбедени од корисниците, како што се оценки и коментари за производите. Од друга страна, имплицитните податоци содржат информации како историја на нарачки/историја на враќање, настани во количката, прегледи на страници, кликови и дневници за пребарување.
Чекор 2: Складирање податоци
Моторот за препораки за производи дава податоци. Неговата ефикасност зависи од количината на податоци што ги ставате на располагање на алгоритмите. Типот на информации што ги користите за поставување препораки може да ви помогне да го изберете типот на складирање што треба да го користите. можеш да користиш база на податоци NoSQL, стандардна SQL база на податоци, па дури и некој вид складирање на објекти.
Чекор 3: Анализа на податоци. Препорака за производ
Филтрирањето на податоците користејќи различни процеси на анализа е следниот чекор. Еве некои од начините за анализа на собраните податоци:
- Системи во реално време
- Сериска анализа
- Анализа речиси во реално време
Чекор 4: Филтрирање податоци
Последниот чекор е да изберете метод за филтрирање. Како што рековме во претходниот дел, можете да изберете од три различни методи на филтрирање: препораки базирани на содржина, колаборативни или хибридни препораки.
Зошто на онлајн продавницата и е потребен систем за препораки за производи? Препорака за производ
Пред повеќе од една деценија, Amazon воведе нова функција на својата веб-страница. Тие прикажаа избор на производи во рингишпил под слоганот: „Клиентите кои ја прегледаа оваа ставка прегледаа и други ставки“.
Препораката за производи на Amazon не беше само карактеристика, туку одлична демонстрација за тоа како интелигентно да се користат податоците за деловен успех. Денес, по огромниот успех на малопродажниот гигант, повеќето трговци на мало користат персонализирани препораки како насочена маркетинг алатка и во рекламирање кампањи за е-пошта и на повеќето страници на вашата веб-страница.
Но, ако водите продавница електронска трговија и сè уште не сте активирале препораки, еве неколку важни факти и бројки кои најверојатно ќе ве поттикнат да ја преиспитате вашата моментална стратегија.
Препорака за производи за најдобри практики
Многу сопственици на продавници електронска трговија, се чини дека мислите дека препораките за производи се едноставно збирка на слични производи. Сепак, тие често пропуштаат една важна работа: оптимизирање на нивните препораки за конверзии.
Користете Data Scie за да го разберете однесувањето за купување на клиентите
За да направите препораките за производи да работат во ваша корист, треба да бидете сигурни дека зделките што ги нудите се релевантни и водени од податоци. Па, како да им дадете на вашите клиенти најточни препораки кои одговараат на нивните интереси и потреби?
Не се сите клиенти исти. Секој купувач има свои уникатни преференции и критериуми на кои ги базира своите одлуки за купување.
На пример, ако поседувате продавница за здравствени додатоци, некои од вашите клиенти може да претпочитаат специфични вкусови или состојки. Од друга страна, некои клиенти секогаш ќе бидат лојални на нивните омилени брендови. Ефективниот мотор за препораки за производи секогаш треба да ги препознава овие уникатни однесувања на корисниците и да го разбере „зошто“ зад одлуката на клиентот да купи одреден производ.
Со учење од податоците што сте ги собрале, вашиот мотор ќе знае што сакаат вашите клиенти и што ги тера да купуваат. За возврат, ги мами посетителите со приспособени понуди за производи. Истражувањето на Accenture покажува дека високо персонализираните препораки за производи ја зголемуваат веројатноста за купување за 75 проценти.
Обезбедете точен број препораки. Препорака за производ
Целта на вклучување препораки за производи на вашата веб-локација е да им помогнете на посетителите да најдат нешто што би можеле да им се допадне, а со тоа да го зголемите ангажманот на клиентите. Кога ќе станете посклони да им пристапите на препораките едноставно како можност за подобрување на вашите конверзии, има добри шанси да му наштетите на целокупното искуство.
Всушност, премногу препораки може да го одвлечат вниманието на посетителите од вистинската цел на страницата. Исто како досадниот скокачки прозорец што се појавува при прелистување веб-локација, препораките за производи исто така може да бидат досадни.
Погледнете како Walmart ја изврши својата стратегија за препораки за производи:
За разлика од Amazon, Walmart нема сеопфатна стратегија за препораки за производи. Одржувајќи го минимално и центрирано, тие гарантираат дека неговата функција за предлози за производи не отстапува од вистинската цел на тековната страница.
Изборот на квалитетот наместо количината е наша стручна препорака. Со прикажување на само неколку истакнати препораки на избраните страници, можете да одржувате рамнотежа помеѓу стапката на конверзија и искуството за купување.
Користете висококвалитетни слики од производите. Препорака за производ
Сликите се неопходни за успех. електронска трговија. Но зошто?
Визуелната содржина ја гради довербата така што на купувачите им обезбедува искуство за купување во продавницата.
Препораките за производи не се исклучок во овој случај. Вклучувањето на слики со висок квалитет е најдобриот начин да ги натерате луѓето да ги проверат вашите истакнати ставки.
Препораките за производи на Nike содржат врвни слики што им олеснуваат на клиентите да ги откријат, проценат и купат овие производи.
Попаметните препораки водат до подобри конверзии
Според Marketing Dive, 48% од купувачите ја напуштаат веб-страницата на брендот и купуваат кај конкурентот поради лошо персонализирано искуство. За да го привлечете вниманието на вашите посетители, мора да излезете со попаметни, поперсонализирани препораки за производи врз основа на индивидуални преференции или социјални податоци.
Со препораките за производи, можете да ги доловите моделите за купување, однесувањето, историјата на купување или списоците на желби на секого и да им презентирате високо специјализирани предлози за производи.
Создавањето различни типови препораки е уште еден ефикасен метод за создавање привлечна средина за купување.
Некои од најдобрите типови препораки за конверзија вклучуваат:
Препорака на бестселери. Во препорака овој тип вклучува популарни производи или бестселери на онлајн продавница.
Се гледаат и други клиенти. Овој тип на препораки функционира со собирање на податоци, интереси или преференции на многу корисници и нивно усогласување со однесувањето на одреден купувач на Интернет за да се обезбедат најточни понуди.
Можно е и ова да ти се допаѓа: тоа е збир на производи кои се донекаде слични на она што го бара купувачот. Во овој поглед, моторот за препораки собира и споредува различни однесувања и преференци на корисниците како категорија, боја, бренд, цена итн.
Препораки по категорија. Некои продавници електронска трговија прикажувајте предлози за производи врз основа на бестселери или популарни производи по категорија. Препорака за производ
Подобрете го AOV користејќи препораки за често купени заедно
Еден од најдобрите начини за зголемување на приходите од продавницата за е-трговија е да се зголеми AOV, или просечната вредност на нарачката, на трансакциите. Препораките за често купени заедно се насочени кон создавање можности за зголемување и вкрстена продажба. Препорака за производ
Во овој случај, моторот за препораки за производи анализира огромни количини на податоци, како што се историјата на купување и претходното однесување на слични корисници, за да препорача дополнителни производи.
Амазон прави сè како што треба кога го прави ова:
Главната цел на препорачаните производи „често купени заедно“ е да се зголеми AOV за секоја трансакција.
Вметнете социјален доказ или значки за да изградите доверба. Препорака за производ
Додавањето елемент на социјална заштита во препораките им помага на трговците на мало да покажат доверба во производите што ги нудат.
Истражувањето на HubSpot покажува дека 57% од потрошувачите претпочитаат производ или услуга што има најмалку оценка со 4 ѕвезди. Уште повеќе, денешните купувачи се подготвени да потрошат 31% повеќе на бизниси со подобри прегледи.
За да го зголемите коефициентот на доверба, можете да ставите мали икони до секој производ за да покажете колку луѓе го купиле тој ден. Ако купувачот сфати дека некои други луѓе веќе купиле одреден производ, тоа може да го притисне поблиску до одлука за купување.
Трговците на мало, исто така, можат да додадат оценки со ѕвезди на нивните препораки за најпродавани производи за да ги зголемат шансите за конверзија.
Вклучувајќи етикети како што се „бестселер“, „најдобри избори“ или „избор на уредникот“ се исто така ефективни.
Ставете ги вашите препораки над преклопот
Бидејќи купувањето е визуелна игра, позиционирањето на вашата препорака е многу важно. Терминот „над превитката“ првпат се користел за да се однесува на горната половина на весниците; за таа цел имаше единствен дел видлив за минувачите. Затоа, издавачите обично поставуваат привлечни слики или наслови над преклопот за да привлечат посетители.
Веб-страниците не се разликуваат. Препорака за производ
Според манифестот на Nielsen Norman Group, просечната разлика помеѓу тоа како корисниците ги обработуваат информациите горе и долу е 84%.
Ставањето на препораката за вашиот производ над преклопот им помага на купувачите лесно да го идентификуваат. За купувачите со највисок степен на интерес за купување, практично поставување над преклопот.
Додајте препораки за производи на 404 страници. Препорака за производ
404 грешки може да бидат фрустрирачки за клиентите.
Всушност, една студија покажува дека 74% од купувачите кои ќе наидат на грешка 404 ќе ја напуштат страницата и никогаш нема да се вратат.
Но, не грижете се! Можете да ја искористите оваа неизбежна ситуација за да покажете некои од вашите најжешки производи. Покрај тоа што им нуди на вашите корисници излез од страницата за грешки, ова обезбедува неверојатна можност зголемете го бројот на конверзии.
Дури и популарните трговци на мало како Најк, Стив Маден итн. ја следат оваа тактика и ги претвораат неизбежните грешки 404 во можност.
Домашни препораки за производи Моќни
Почетната страница на веб-локацијата е идеално место за објавување препораки за производи.
Истражувањето на Baymard наведува дека 25% од купувачите кои првпат купувале постојано се прелистувале на почетната страница и потоа се враќале повторно за да ја истражат палетата на производи на страницата. Нови посетители кои немаат претходно знаење за ексклузивната палета на брендот и се многу зависни од содржината почетна страницада ја зголемите вашата свест. Препорака за производ
На пример, RayBan ги постави своите најпопуларни производи на својата почетна страница за да создаде можности за купување.
Филозофијата е едноставна: обично е тешко да се препорачаат нови понуди на нови посетители поради недостаток на податоци. Во ова сценарио, најдобрата препорака за производ е да се прикажат најпопуларните производи или оние со највисоки стапки на конверзија на почетната страница.
Вклучете препораки во е-пораките за потврда и напуштени колички
За секој потрошен долар маркетинг преку е-пошта, можете да очекувате во просек 42 долари. Дополнително, 59% од маркетерите препорачуваат е-пошта како најефективен канал со гледишта примање приход. Благодарение на високата конверзија пораки се еден од најдобрите начини да им ги презентирате препораките на вашите колеги.
Како пример, можете да ја користите е-поштата за напуштена количка S за уметнички предмети слични на напуштени предмети.
Од друга страна, можете да вклучите препораки за „често купени заедно“ во вашата е-пошта за потврда на нарачката.
Завршни мисли
Истражувањето за искуството за купување на мало на Infosys покажува дека 74% од потрошувачите се фрустрирани кога ќе слетаат на веб-локација што прикажува содржина што нема никаква врска со нивните интереси и преференции. Сепак, персонализацијата насочена кон клиентите може да ги зголеми вашите конверзии за 5% и да обезбеди поврат од 5x до 8x на вашите маркетинг трошоци.
Персонализираните препораки за производи го поттикнуваат растот и профитабилноста додека им го олеснуваат купувањето на клиентите со разбирање на нивните специфични преференци. Како еден од најпопуларните трендови во е-трговија, препораките за производи им даваат можност на трговците на мало да се натпреваруваат и да ги надминат најголемите имиња во индустријата, истовремено обезбедувајќи им на клиентите исклучително искуство за купување.
Оставить комментарий